(57)【要約】エネルギー／ユーティリティ使用量を分析するシステムおよび方法は、エネルギー／ユーティリティモニタから導出されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信し３１６、エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する２〜１１。モデルは、少なくとも１つの分類を含み、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが前記分類に適合するか否かを判断するために使用可能である。【選択図】図２Ａ−１
2019526132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー／ユーティリティ使用量を分析する方法であって、
エネルギー／ユーティリティモニタから導出されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信するステップ（３１６）と、
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップ（２〜１１）と、
を含み、
前記モデルは、少なくとも１つの分類を含み、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが前記分類に適合するか否かを判断するために使用可能である、
方法。
【請求項２】
前記分類は、エネルギー／ユーティリティ使用者がある量のエネルギー／ユーティリティをいつ／どのように典型的に使用するかを示すエネルギー／ユーティリティ使用量挙動パターンを指定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する前記ステップは、
前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータ内の少なくともそれぞれの１つのエネルギー／ユーティリティ消費デバイスの少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ使用量シグネチャを識別するステップ（１１）、
を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ使用量シグネチャを識別する前記ステップは、機械学習特徴選択技法を用いる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する前記ステップは、
エネルギー／ユーティリティ使用者が前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスを使用するときの典型的な時刻および／または曜日を示す挙動パターン（２６）を識別するために、前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップ、
を含む、請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する前記ステップは、
第１の前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用とそれに続く（または先行する）第２の前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用を示すシーケンスを含む挙動パターン（２６）を識別するために、前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップ、
を含む、請求項３〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記シーケンスは、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の時刻、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の曜日、および／または時限にわたる前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスのうちの特定のエネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の組み合わせ／シーケンスを指定する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ある量またはタイプのエネルギー／ユーティリティの使用量の前記シーケンスを示す前記挙動パターンを識別する前記ステップは、時間的観測ウィンドウのセットの間の前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスのうちの１つ以上の使用量を識別するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記モデルは、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスを表す少なくとも１つのデバイス分類器モデルと、エネルギー／ユーティリティ使用者による前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの挙動／使用量パターンを表す少なくとも１つの挙動分類器モデルとを含み、前記方法は、
前記エネルギー／ユーティリティ使用者に関連するさらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータによって表される前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量と、前記挙動分類器モデルによって表される前記エネルギー／ユーティリティ使用者による前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの前記挙動／使用量パターンとの間の相関関係を識別するステップ、
をさらに含む、請求項３〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記デバイス分類器モデルは、前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを機械学習アルゴリズムのための訓練データとして使用することによって作成される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法は、特定の前記エネルギー‐ユーティリティ消費デバイスを識別するために、初期検知／始動期間に続く前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータの一部分だけを前記訓練データとして使用する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数の前記分類を含み、第１の前記分類はエネルギー／ユーティリティ使用者の正常なエネルギー／ユーティリティ使用量パターンを示し、第２の前記分類は前記エネルギー／ユーティリティ使用者の異常なエネルギー／ユーティリティ使用量パターンを示し、
前記方法は、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが適合する前記分類に応じてアクションを行うステップを含む、
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが前記第２の前記分類に適合する（または前記第１の前記分類に適合しない）場合には、前記アクションは、前記エネルギー／ユーティリティ使用者に、前記システムまたは前記システムの別の使用者にメッセージを送信するステップを含むチェックイン手続きを行うことを要求するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記エネルギー／ユーティリティ使用者によって前記チェックイン手続きが行われない場合に、前記システムの別の使用者に警告を生成するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記チェックイン手続きが履行されるかまたはキャンセルされるかをチェックするステップをさらに含み、前記チェックイン要求が履行されるかまたはキャンセルされた場合には、前記方法は、前記挙動的分類モデルを更新するために、前記チェックイン手続きが要求されることにつながった前記さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述する前記データを使用するステップをさらに含む、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
少なくともエネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する前記ステップは、ウェブサービスによって行われ、前記ウェブサービスは、Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ、ＲＥＳＴ、ＡＰＩを使用して１つ以上の外部コンピューティングデバイス／サービスと通信する、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
消費者アクセスデバイスを前記エネルギー／ユーティリティモニタに接続するステップ（３０２、３０４）と、
前記消費者アクセスデバイスで前記エネルギー／ユーティリティモニタから信号を受信するステップ（３０６）と、
前記受信された信号に基づいて前記消費者アクセスデバイスで前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを生成するステップ（３０８）と、
前記分析するステップのために、前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを遠隔コンピューティングデバイスに転送するステップ（３１０、３１２）と、
を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記エネルギー／ユーティリティモニタは、ホームエリアネットワークによって前記消費者アクセスデバイスと通信し、前記エネルギー／ユーティリティモニタはスマートメータ（１０６）を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタ（１８０２Ａ、１８０２Ｃ）からエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信するステップと、前記エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表す前記データを生成するために、前記少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタから受信される前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップとをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記エネルギー／ユーティリティモニタ（１８０２Ｂ）と前記少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタ（１８０２Ａ、１８０２Ｃ）とは異なるタイプのものである、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記エネルギー／ユーティリティモニタ（１８０２Ｂ）は電気スマートメータを含み、前記少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタ（１８０２Ａ、１８０２Ｃ）はガススマートメータおよび／または水スマートメータを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法を運用するためのコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
エネルギー／ユーティリティモニタから導出されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信し、
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するために前記エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析する、
ように構成された、コンピューティングデバイス（１０８）であって、
前記モデルは、少なくとも１つの分類を含み、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが前記分類に適合するか否かを判断するために使用可能である、
コンピューティングデバイス（１０８）。
【請求項２４】
エネルギー／ユーティリティモニタ（１０４）と通信し、前記エネルギー／ユーティリティモニタから導出されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを請求項２３に記載のコンピューティングデバイス（１０８）に転送するように構成された、消費者アクセスデバイス（１０６）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー／ユーティリティ使用量の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
世界中の多くの国が現在、従来のユーティリティ使用量監視に大きな進歩をもたらすスマートメータとそれらに関連するインフラストラクチャの大規模な実施に着手している。スマートメータは、電気エネルギー、水、ガス、または石油などのユーティリティの消費量を記録し、その情報を通信ネットワークによって、通常は無線方式で、エネルギーまたはユーティリティ会社などの遠隔地の実体に監視および請求のために転送する電子デバイスである。
【０００３】
スマートメータリングインフラストラクチャは、従来のグリッドトポロジを使用して達成することができなかった新たな可能性を多様な用途に提供する。特に、スマートメータは、エネルギー／ユーティリティ使用量の詳細な２４時間体制の監視を可能にする。この精細なデータは、使用者のシステム、デバイス、および器具とのインタラクションを通じて詳細な習慣およびルーティン（ｒｏｕｔｉｎｅ）を把握できる。電気の場合には、各スマートメータが、３０分間隔およびわずか１０秒間隔で所与の物件の電気負荷を正確に記録する。
【０００４】
スマートメータにより提供されるデータの１つの用途は、要介護者の遠隔監視である。英国では、およそ５人に１人の成人が身体障害者として登録されており、そのうち百万人以上が現在１人で暮らしている。安全で安心な生活環境を提供することは、社会資源および医療資源に重い負担をかける。これらの状態の有効な２４時間体制の監視は大きな課題であり、提供される介護のレベルに影響する。その結果、安全で自立した生活環境は達成することが困難である。現在の公共政策は、患者が可能な限り長い間自宅で自立して生活することを可能にする。しかし、これは大きな課題に直面している。例えば、現在の監視サービスは高価であり、患者の抵抗にあうことが多い。機器も邪魔になり複雑である。
【０００５】
特に患者および医療提供者の双方にとって等しく有益な安全で有効な監視ソリューションに関しては、非侵襲的で費用対効果の高い監視技術にかなりの研究格差が存在する。いかなる遠隔監視システムも早期介入活動を促進し、地域社会の最前線のサービスがはるかに早く介入できるようにすべきである。現在の生活支援技術の多くは、家中の様々なセンサの配備を伴う。これらには、運動センサ、カメラ、転倒検知器、および通信ハブが含まれる。しかし、これらのデバイスを設置、維持および監視することはコストがかかり複雑である可能性があり、ほとんどの技術は邪魔になりすぎると考えられる。
【０００６】
さらに、既存の技術的ソリューションは特定の用途に合わせられ、患者の継続的に変化する要求を満たさない。多くのソリューションは、早期介入を可能にする健康問題を示しうる挙動の傾向を適切に識別することができない。このように、既存のソリューションにおける最も大きな限界の１つはパーソナライゼーションの欠如である。各個人および状態の固有の特性および挙動を学習できないことは、いかなるソリューションの有効性も低下させる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態は、上記の問題のうちの少なくとも１つに対処することを目的とする。
【０００８】
実施形態は、革新的な遠隔監視システムを提供するためにスマートメータ導出データを利用することができる。実施形態は、例えば使用者の電気使用量の異常を検知するために機械学習によってエネルギー／ユーティリティ使用量を分析しうる。実施形態においては、エネルギー／ユーティリティ使用量が実質的にリアルタイムの方式で収集されうる。これがある人のルーティンを確立し、エネルギー消費デバイスおよび／またはユーティリティの利用の任意の注目すべき傾向を識別するために使用されることができる。実施形態は、スマートメータと直接インタフェースすることができるため、リアルタイムのエネルギー／ユーティリティ使用量の微妙な変化を確実に区別することが可能である。
【０００９】
収集されたデータは、例えば機械学習アプローチを用いて、ある人の習慣またはルーティンにおける任意の挙動的異常を識別するために使用されうる。実施形態は、包括的な監視サービスを提供するためにクラウドインフラストラクチャを用いてウェブサービスとして配備されるかまたはデバイスにローカルに配備されることができる訓練されたモデルを利用しうる。機械学習の使用は、個々の患者および状態の特有の特徴を学習する能力を提供しうる。実施形態は、例えばベイズポイントマシン２値分類器を用いて、正常挙動および異常挙動の両方をうまく分類しうる。
【００１０】
クラウドインフラストラクチャの出現により、大きなデータおよびモデル挙動をリアルタイムで分析する能力が実現可能になっている。クラウドインフラストラクチャを用いることで、これらのインフラストラクチャが膨大なストレージおよび柔軟な計算リソースを提供するため、機械学習に関連する従来の制約が除去される。加えて、有効な監視システムを生み出すために、リアルタイム監視を提供するべく監視アプリケーションが分類モデルにアクセス可能でありうる。これは、訓練されたモデルをすぐに使えるウェブサービスなどのアクセス可能なサービスとして配備することによって達成されうる。これらのウェブサービスは、患者のサポートネットワークに重要情報を提供するために利用されうるアプリケーションの統合を可能にしうる。
【００１１】
本発明の一態様によれば、エネルギー／ユーティリティ使用量を分析する方法があり、この方法は、
エネルギー／ユーティリティモニタから導出されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信するステップと、
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップと、
を含むかまたは包含する。
【００１２】
モデルは少なくとも１つの分類を含みうる。モデルは、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが前記分類に適合するか否かを判断するために使用可能でありうる。前記分類は、エネルギー／ユーティリティ使用者が特定のエネルギー／ユーティリティ消費デバイス／器具（または特定のタイプのデバイス）の使用を示すある量またはタイプのエネルギー／ユーティリティ、例えば（経時的に）ある量のエネルギー／ユーティリティを使用するときの典型的な時刻および／または曜日（ならびに任意に持続期間）を示すエネルギー／ユーティリティ使用量挙動パターンを指定しうる。
【００１３】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップは、
エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータ内の少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ消費デバイスの少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ使用量シグネチャを識別するステップ、
を含みうる。
【００１４】
少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ使用量シグネチャを識別するステップは、機械学習特徴選択技法を用いるステップを含みうる。最良の前記（デバイス）分類器モデルを見つけるために、例えばホールドアウト交差検証の技法が用いられうる。
【００１５】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップは、
エネルギー／ユーティリティ使用者がある量またはタイプのエネルギー／ユーティリティ、例えば前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用に対応するエネルギー／ユーティリティを使用するときの典型的な時刻および／または曜日（ならびに任意に使用持続期間）を示す挙動パターンを識別するために、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップ、
を含みうる。
【００１６】
エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップは、
ある量またはタイプのエネルギー／ユーティリティの使用量のシーケンス、例えば第１（タイプの）前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用とそれに続く（または先行する）第２（タイプの）前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用を示すシーケンスを示す挙動パターンを識別するために、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップ、
を含みうる。
【００１７】
前記シーケンスは、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の時刻、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の曜日、および／または指定の時限にわたる（例えば毎時、朝、夕方などの）エネルギー／ユーティリティ消費デバイスのうちの特定のエネルギー／ユーティリティ消費デバイスの使用量の組み合わせ／シーケンスを指定しうる。
【００１８】
ある量またはタイプのエネルギー／ユーティリティの使用量のシーケンスを示す挙動パターンを識別するステップは、時間的観測ウィンドウのセット（例えば早朝（６：００〜８：５９ＡＭ）、午前中（９：００〜１１：５９ＡＭ）、…、夜間（００：００〜０５：５９）の間のエネルギー／ユーティリティ消費デバイスのうちの１つ以上の使用量を識別するステップを含みうる。観測ウィンドウは、異常挙動／再発指標を識別しながら、患者および／または状態に基づいて調節されうる。
【００１９】
モデルは、前記エネルギー／ユーティリティ消費デバイス（またはエネルギー／ユーティリティ消費デバイスのタイプ）を表す少なくとも１つのデバイス分類器モデルと、エネルギー／ユーティリティ使用者による前記デバイスの挙動／使用量パターンを表す少なくとも１つの挙動分類器モデルとを含みうる。本方法は、エネルギー／ユーティリティ使用者に関連するさらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータによって表される前記デバイスの使用量と、挙動分類器モデルによって表されるエネルギー／ユーティリティ使用者によるデバイスに関して予想される挙動との間の相関関係を識別するステップを含みうる。機械学習アルゴリズムなどのデータ分析技法を用いて前記デバイスの使用量パターンの２値特徴ベクトルが予測されることができ、予想される挙動と比較されることができる。要求されるデバイス挙動は、評価されるべき使用者挙動のタイプに基づいて選択されうる。
【００２０】
前記デバイス分類器モデルは、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを機械学習アルゴリズムのための訓練データとして使用することによって作成されうる。本方法は、特定の前記エネルギー−ユーティリティ消費デバイスを識別するために、初期検知／始動期間（例えば最初の約６０秒の使用量）に続くエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータの一部分（だけ）を訓練データとして使用しうる。
【００２１】
第１の前記分類があるエネルギー／ユーティリティ使用者の正常なエネルギー／ユーティリティ使用量パターンを示し、第２の前記分類が当該エネルギー／ユーティリティ使用者の異常なエネルギー／ユーティリティ使用量パターンを示す、複数の前記分類が存在しうる。本方法は、さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが適合する分類に応じてアクションを行うステップを含みうる。さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータが第２の前記分類に適合する（または第１の前記分類に適合しない）場合には、アクションは、エネルギー／ユーティリティ使用者にチェックイン手続きを行うこと、例えば（例えば使用されるエネルギー／ユーティリティがＯＫであることを示す）メッセージをシステムまたはシステムの別の使用者に送信することを要求するステップを含みうる。アクションは、例えばエネルギー／ユーティリティ使用者によってチェックイン手続きが行われない場合に、システムの別の使用者または構成要素に警告を生成するステップを含みうる。本方法は、チェックイン要求が履行されるかまたはキャンセルされるかをチェックするステップを含むことができ、チェックイン要求が履行されるかまたはキャンセルされた場合には、本方法は、挙動的分類モデルを（例えば再訓練によって）更新するために、チェックイン要求につながったさらなるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを使用するステップをさらに含みうる。
【００２２】
システムの他の使用者／構成要素は、例えば携帯電話またはタブレットなどのコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーションを含みうる。少なくともエネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析するステップは、ウェブサービスによって行われうる。ウェブサービスは、Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ（ＲＥＳＴ）ＡＰＩ、ＬＴＥなどのような技術を利用することによって、１つ以上の外部コンピューティングデバイス／サービス（例えばアプリケーション）と通信しうる。
【００２３】
本方法は、
消費者アクセスデバイスをエネルギー／ユーティリティモニタに接続するステップと、
消費者アクセスデバイスでエネルギー／ユーティリティモニタから信号を受信するステップと、
受信された信号に基づいて消費者アクセスデバイスでエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを生成するステップと、
分析するステップのために、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを遠隔コンピューティングデバイスに転送するステップと、
を含みうる。
【００２４】
エネルギー／ユーティリティモニタは、ＺｉｇＢｅｅ（商標）無線ネットワークなどのホームエリアネットワークによって消費者アクセスデバイスと通信しうる。エネルギー／ユーティリティモニタは、スマートメータ、例えば電気、ガスまたは水スマートメータを含みうる。あるいは、エネルギー／ユーティリティモニタは、エネルギー／ユーティリティメータの出力に基づいてエネルギー／ユーティリティ使用量を記述する信号を生成するように構成されるデバイスを含んでもよい（出力が通信ネットワークによって受信されるのではなくエネルギー／ユーティリティモニタによって直接監視される）。
【００２５】
いくつかの実施形態は、少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタから受信されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信し、エネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを生成するためにこの少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタから受信されるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを分析しうる。エネルギー／ユーティリティモニタと少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタとは、異なるタイプのものであってもよい。例えば、エネルギー／ユーティリティモニタは電気メータを含んでもよく、少なくとも１つのさらなるエネルギー／ユーティリティモニタはガスメータおよび／または水メータを含んでもよい。
【００２６】
本発明の別の態様によれば、エネルギー／ユーティリティ使用量を分析する方法が提供され、この方法は、
少なくとも１つのエネルギー／ユーティリティ使用量挙動的分類モデルを表すデータを受信するステップと、
さらなるエネルギー／ユーティリティ使用量データを受信するステップと、
受信されたエネルギー／ユーティリティ使用量データを例えば正常または異常として分類するために、受信されたさらなるエネルギー／ユーティリティ使用量データをモデルを使用して分析するステップと、
を含むかまたは包含する。
【００２７】
本発明の別の態様によれば、エネルギー／ユーティリティ使用量を分析するように構成されたシステムが提供され、このシステムは、
エネルギー／ユーティリティモニタとインタフェースし、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを転送するように構成されたデバイスと、
エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを受信し、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを本明細書に記載されるように分析するように構成されたコンピューティングデバイスと、
を含む。
【００２８】
本発明の別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるように構成された消費者アクセスデバイスが提供される。
【００２９】
本発明のさらに別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるように構成された遠隔コンピューティングデバイスが提供される。
【００３０】
本発明のさらなる態様によれば、実質的に本明細書に記載されるような構成要素を含む通信／エネルギー／ユーティリティネットワークが提供される。
【００３１】
本発明のさらに別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるような方法のクライアント／サーバの実施が提供される。
【００３２】
本発明のさらに別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるような方法の少なくとも一部を実行するように構成されたエネルギー／ユーティリティメータ／モニタが提供される。
【００３３】
本発明の別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるような装置を含むかまたはそれと通信するコンピューティングデバイスが提供される。
【００３４】
本発明のさらなる態様によれば、エネルギー／ユーティリティ使用量を分析する方法が提供され、この方法は、
消費者アクセスデバイスをエネルギー／ユーティリティモニタに接続するステップと、
消費者アクセスデバイスでエネルギー／ユーティリティモニタから信号を受信するステップと、
受信された信号に基づいて消費者アクセスデバイスでエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを生成するステップと、
エネルギー／ユーティリティ使用量分析のために、エネルギー／ユーティリティ使用量を記述するデータを遠隔コンピューティングデバイスに転送するステップと、
を含むかまたは包含する。
【００３５】
本発明の別の態様によれば、実質的に本明細書に記載されるような方法を運用するためのコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体（または回路）が提供される。
【００３６】
本発明によれば、添付の特許請求の範囲に記載の方法、装置およびシステムが提供される。本発明の他の特徴は、従属請求項および以下の説明から明らかになるであろう。
【００３７】
本発明をよりよく理解するために、また本発明の実施形態がどのように実施されうるかを示すために、ここで例として添付の線図を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】エネルギー／ユーティリティ分析システムの一実施形態の概略図である。
【図１Ａ】経時的なデバイスのエネルギー／ユーティリティ使用量を示すグラフである。
【図１Ｂ】経時的なデバイスのエネルギー／ユーティリティ使用量を示すグラフである。
【図２】システムの一実施形態の概観図である。
【図２Ａ−１】システムの一実施形態の構成要素、および様々な構成要素によって行われるステップの概略図である。
【図２Ａ−２】システムの一実施形態の構成要素、および様々な構成要素によって行われるステップの概略図である。
【図３】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図４】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図５】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図６】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図７】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図８】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図９】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】デバイスおよび挙動モデルの図解である。
【図１１】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すさらなるフローチャートである。
【図１２】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すさらなるフローチャートである。
【図１３】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すさらなるフローチャートである。
【図１４】図２Ａの構成要素によって行われるステップの詳細を示すさらなるフローチャートである。
【図１５】例示的な実施形態の挙動的訓練モードによって処理されうるパラメータの概略図である。
【図１６】例示的な実施形態による時限にわたり患者によって着手される一連のアクションを判断するステップの概略図である。
【図１７】例示的な実施形態による時限にわたり患者によって着手される一連のアクションを判断するステップの概略図である。
【図１８】システムの別の実施形態の構成要素の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
図１は、エネルギー／ユーティリティ使用量分析システム１００の例示的な実施形態を示す。この実施形態では、電気メータ１０２の形態のユーティリティメータが、エネルギー／ユーティリティモニタ１０６と通信する。エネルギー／ユーティリティモニタは、使用時に電気負荷を測定するためにメータの活線ケーブルの周りに留められる電流センサトランスクリップを含みうる。エネルギーモニタは、使用時にメータから出力されるＬＥＤパルスを感知する光パルスセンサである第２センサをさらに含む。各パルスは、メータを通過するある量のエネルギーに対応する。これらのパルスを数えることにより、ｋＷｈ値がエネルギーモニタによって計算されうる。
【００４０】
図１に示す実施形態は、電気スマートメータが利用できず、エネルギーモニタ１０６がスマートメータのデータ収集能力をシミュレートするために使用される場合に用いられうる。スマートメータが取り付けられた場所の代替的実施形態では、エネルギーモニタ１０６およびそのメータ１０２への物理的接続が、スマートメータに置き換えられうる。また、当業者には当然のことながら、代替的実施形態においては異なるタイプのユーティリティ（例えばガス、水などの）メータおよび／またはスマートメータとインタフェースするために異なる装備が使用されることができる。
【００４１】
スマートメータからエネルギー／ユーティリティ使用量の読み取り値を収集するために、消費者アクセスデバイス（ＣＡＤ；Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｄｅｖｉｃｅ）が使用されうる。消費者アクセスデバイスは、少なくともプロセッサ、メモリ、およびネットワーク通信インタフェースを含むことができ、スマートメータおよびルータなどの他のネットワーク機器とデータを交換することができる。英国内の標準のスマートメータは、ＺｉｇＢｅｅ（商標）スマートエネルギーを利用するが、当然のことながら他の通信方法／プロトコルが本システムの実施形態によって使用されてもよい。英国エネルギー・気候変動省は、ＺｉｇＢｅｅ（商標）スマートエネルギー１．ｘの使用に言及するスマートメータ機器技術仕様（ＳＭＥＴＳ；Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｔｅｒｉｎｇ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）２を公表している。スマートメータは、消費者の家庭内に無線ホームエリアネットワークを確立する。これはローカルＺｉｇＢｅｅ（商標）無線ネットワーク（ＳＭ  ＨＡＮ）であり、ガスおよび電気スマートメータならびに家庭内ディスプレイがデータを交換するためにこれを使用する。消費者は、ＺｉｇＢｅｅ（商標）スマートエネルギープロファイル（ＳＥＰ；Ｓｍａｒｔ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｐｒｏｆｉｌｅ）を運用する他のデバイスをネットワークにペアリングすることもできる。消費者がデバイスを自分のＨＡＮにペアリングすると、ＣＡＤが自分のスマートメータから更新された消費量および公共料金情報に直接アクセスでき、ＣＡＤが例えば電気情報の更新を１０秒毎に、ガス情報の更新を３０分毎に要求することができる。当業者は、他のスマートメータまたはエネルギーモニタは異なる間隔で読み取り値を産出してもよいことを理解するであろう。
【００４２】
消費者アクセスデバイスを使用する本明細書に記載のシステムの実施形態によって行われるように読み取り頻度を高めることは、個々のデバイス利用の識別を容易にする。例えば、約１〜１０秒の間隔でエネルギー読み取り値を取得することにより、各デバイスについての個々のエネルギーシグネチャの構築が可能になりうる。これは、ある期間の時間にわたって消費されるエネルギーの量を識別することによって達成されうる（例えば図１Ａおよび１Ｂを参照）。これにより、やかん、照明、調理機器などの重要な使用者デバイスの明確な使用量シグネチャを識別するために、冷蔵庫の振動、空調、スタンバイ電力使用量など、あるデバイスからのバックグラウンドノイズをシステムが除去することが可能になりうる。
【００４３】
エネルギー／ユーティリティモニタ１０６（またはスマートメータ）は、受信データを、ルータ１０７または他の適切なネットワーク構成要素（単数または複数）を介して、プロセッサ、メモリ、通信インタフェースおよび他の周知の構成要素を含みうる遠隔コンピューティングデバイス１０８に転送するように構成されうる。例示的なシステムは、遠隔コンピューティングデバイスによって提供されるデータベースと直接インタフェースすることができる。遠隔コンピューティングデバイスは、通常はエネルギー／ユーティリティ会社に置かれることも、エネルギー／ユーティリティ会社によって運営／所有されることもなく、普通は本明細書に記載のエネルギー使用量分析方法に主に使用される。当然のことながら、いくつかの場合には、デバイス１０６は、受信データが遠隔コンピューティングデバイスに転送される前に例えばデータを再フォーマットするなど、受信データを処理／変換しうる。また、図１の実施形態は様々なシステム構成要素間の無線通信に基づくが、当然のことながら代替的実施形態では、通信リンクの少なくとも１つが有線技術を用いてもよい。
【００４４】
エネルギー／ユーティリティ使用量分析は、エネルギー／ユーティリティ供給の制御、または人／患者の健康監視、建物居住検知もしくは連絡、広告もしくは他の目的でのエネルギー／ユーティリティ使用者の存在検知（非網羅的リスト）などの他の非エネルギー供給関連用途など、様々な用途を有しうる。分析の結果は、デバイス間でのメッセージ送信、外部デバイスの制御（例えば使用者の家庭または他所のデバイスへの電力供給、例えば照明、警報などのオン／オフ切換）など、分析を行うシステム構成要素外でのさらなるアクションを行うために使用されうる。本明細書に記載の詳細な実施形態は、患者の健康監視に関するが、当業者には当然のことながら、他の用途／目的のためにシステムの代替的実施形態が産出されうる。
【００４５】
患者を監視するように構成された実施形態では、患者の正常な日常生活活動（ＡＤＬ；Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｄａｉｌｙ  Ｌｉｖｉｎｇ）を行う能力に関する知識は、全体的評価の不可欠な部分である。これは、診断を決定し、何らかの変化の正確な査定を可能にする上で必須である。以下のリストは、患者と患者の電気デバイスとのインタラクションを通じて検知されうる主なＡＤＬの例をハイライトする。
−摂食パターン‐摂食習慣の異常な変化または摂食習慣を変更するような変化を検知する目的。これらのタイプの挙動的変化は、患者の健康全般に関する主要な指標を提供する。
−睡眠パターン‐睡眠パターンの変化は、患者の精神的および肉体的健康状態への洞察を提供しうる。睡眠障害は、様々な精神的健康問題の主要な指標であることが多い。
−挙動的変化‐既存の医学的問題の進行についての情報を提供するとともに新たな状態の検知のための重要な指標を提供する。
−活動変化‐無活動の可能性のある期間をハイライトしうる。これらのタイプの変化は、さらなる合併症および患者の状態の悪化を防ぐために介入が必要であると考えられる。
−ルーティン変更‐患者挙動の変化を検知するために不可欠であり、自立生活を促進する目的で本システムの主要部分を形成する。特に認知症のようなより深刻な状態におけるルート（ｒｏｕｔｅ）の変化の識別は、即時介入の必要性を示しうる。
−社会的相互作用が消費者に及ぼす影響、および利益が短期的なものか長期的なものかを分析する。これは患者の精神的健康状態を評価するために重要である。
【００４６】
微妙な変化を早期に検知し、将来の認知的変化および非認知的変化を予測することができることで、はるかに早期の介入が容易になる。入院中の認知症患者は、他の病気により引き起こされた不健康が原因で収容されることが多い。これらの病気は患者の不動の結果であることが多く、最も一般的には感染症がさらなる合併症を引き起こし、また認知症の進行も早めうる。加えて、不動により褥瘡がもたらされ、これらは簡単に感染しうるし、他の重篤な感染症や血栓がもたらされ、これらは致命的でありうる。これらの合併症のいずれでも、予防的ケアおよび早期治療の両方のための早期介入が、良好な予後および安全な自立生活を確保するために不可欠である。
【００４７】
図２は、電気エネルギー使用量に基づいて患者を監視するように適合されたシステム２０の一例の概観である。この例示的システムは、通常はまずシステムの分類器を訓練するために使用されうるエネルギー使用量を記述するデータエネルギーのセットを受信する。データは、数人のエネルギー使用者のサンプルに基づくことが好ましい。１つの例示的システムでは、８人の異なるスマートメータ使用者の１年に値するエネルギー使用量の読み取り値が選択された。８人の消費者は全体の母集団を正確に代表するものとして母集団の部分集団として選択され、このアプローチは初期データ分析に実用的であった。選択された８人の消費者のうち４人は正常な読み取り値を有し、４人は異常な読み取り値を有する。正常な読み取り値を有する対象は、年間全体を通して１：３０〜４：００時の間に２Ｋｗｈを上回るエネルギー使用量の読み取り値を有しないものとして分類された。異常な対象は、１年の期間に３回以上１：３０〜４：００時の間に２Ｋｗｈを超えた場合に分類された。正確な結果を確保するために実験のすべての世帯の居住者を１人とした。最初に各２４時間の期間ごとに消費者あたり７つの特徴が導出され、以下の特徴のそれぞれについて合計８７６０の結果となった：一般供給最小値、一般供給最大値、一般供給中央値、一般供給標準偏差、一般供給平均値、オフピーク最大値およびオフピーク平均値。
【００４８】
典型的実施形態では、システム２０のデータ処理構成要素は３つのモードで動作しうる：第１に、どのデバイス（単数または複数）、例えばやかん、トースターなどの電気デバイスが使用者によって使用されているかを識別する分類器を生成するためにエネルギー／ユーティリティ使用量データを収集および処理するステップを含むデバイス訓練モード。第２に、エネルギー／ユーティリティ使用量情報に基づいて使用者の挙動を識別する分類器を生成する挙動的訓練モード。第３に、訓練モードからの訓練された分類器を使用して正常挙動および異常挙動の両方を識別する予測モード。システムが訓練モードにあるときには、正常データおよび異常データがデータストアから収集される。正常データは、例えば、世帯内での患者の通常の挙動的ルーティンをさす。異常データは、予想される挙動パターンからの逸脱に関する。
【００４９】
データの分類を行うために、分類器のセレクションが実施形態において使用された。これらの例には、逆伝播により訓練されたフィードフォワードニューラルネットワーク分類器（ＢＰＸＮＣ；ｂａｃｋ‐ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ｔｒａｉｎｅｄ  ｆｅｅｄ‐ｆｏｒｗａｒｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、レーベンバーグ−マルカートにより訓練されたフィードフォワードニューラルネット分類器（ＬＭＮＣ；Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ‐Ｍａｒｑｕａｒｄｔ  ｔｒａｉｎｅｄ  ｆｅｅｄ‐ｆｏｒｗａｒｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、自動ニューラルネットワーク分類器（ＮＥＵＲＣ；ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、動径基底関数ニューラルネットワーク分類器（ＲＢＮＣ；ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、訓練可能線形パーセプトロン分類器（ＰＥＲＬＣ；ｔｒａｉｎａｂｌｅ  ｌｉｎｅａｒ  ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、多数決パーセプション分類器（ＶＰＣ；ｖｏｔｅｄ  ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）およびランダムニューラルネットワーク分類器（ＲＮＮＣ；ｒａｎｄｏｍ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）が含まれる。これらは教師あり学習アプローチも採用し、これは本アプローチの主要部分でありうる。本発明者らは、ＮＥＵＲＣがいくつかの事例で最も正確であることを見出した。当業者には当然のことながら、システムの実施形態は様々な機械学習、人工知能、ニューラルネットワークおよび他の分類技法を利用できる。加えてまたは代わりに、例えば線形回帰および論理回帰を含む非機械学習技法が採用されうる。
【００５０】
本発明者らは、上述の技法の使用により、医療監視のためにスマートメータデータセットにおいて異常挙動を検知するためにニューラルネットワークを使用しうるという発見が支持されることを見出した。このアプローチを使用して、システムの実施形態は、病気の結果使用者の挙動が変化しているときに検知するためにリアルタイムのデータセットの分析を行うことができる。特にＮＥＵＲＣ分類器は、有効な早期介入（ａｎ  ｅｎａｂｌｅ  ｅａｒｌｙ  ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）の実施を必要とする自己制限的な状態で生活する人々を監視するための正確な監視アルゴリズムを提供しうる。
【００５１】
データセット内の異常パターンを検知できるように分類器を訓練するために、データセットからデータ特徴が抽出される。システムが訓練モードにあるとき、分類器を訓練するために必要な特徴を抽出するためにデータストアからデータが収集される。特徴は、個人の挙動的パターンに関係する。訓練モードにある間に、情報クリアリング構成要素が、特定の患者の状態または適用についてデータストアに対して一連のクエリを実行しうる。各クエリは、正常挙動と異常挙動の両方に関してバランスの取れたデータセットを返しうる。バランスの取れたデータセットは、偏った予測および誤解を招く精度の可能性を除去するため、分類プロセスに必要である。収集されるエネルギー使用量データの期間およびタイプは様々である。各訓練の繰り返しは用途によって異なる。
【００５２】
このように、訓練データ（および典型的には監視が行われる基礎でもあるエネルギー／ユーティリティ使用量を記述するさらなるデータ）に基づいて、システム２０はデバイス分類モデルのセット２２を生成する。モデルは、デバイスが組み合わせて使用されるときを含めてデバイスを正しく識別しなければならない。これは、可能な最小数の観測値のみを使用してモデルを訓練することによって達成される。可能な最短時間枠内で器具を識別することによって、デバイスがそれら固有の始動モードを用いて分類されうる。観測数を（特に使用の最初の６０秒に）減らすことで、分類器がタイプ１（オン／オフ）およびタイプ２の両方のマルチステートデバイス（ＭＳＤ；ｍｕｌｔｉ‐ｓｔａｔｅ  ｄｅｖｉｃｅ）を識別できる。ＭＳＤは始動中に同等量のエネルギーを消費するため、エネルギー使用量信号の変動が始まる前に識別される。
【００５３】
電気エネルギー分析に基づく健康監視の実施形態では、各分類が、やかん２２Ａ、トースター２２Ｂ、電子レンジ２２Ｃ、オーブン２２Ｄなどのような家庭用デバイスのクラスを表しうる。ただし、代替的実施形態では、デバイスは、コンピュータ、照明システム、水／配管システムまたは構成要素（例えばシンク、風呂、洗濯機）、ガス消費デバイス／システム（例えばオーブン、ホブ、ヒータ）などを含む任意の家庭用、商業用または工業用システム／構成要素／器具／デバイスでありうる。予測モードにおいて、デバイス分類器は、エネルギー使用量を記述するデータの分析に基づいて、特定のタイプ／クラスのデバイスが使用されているか否かを検知しうる。デバイス分類器の出力は特徴ベクトル２４を含むことができ、これは特定のクラスのデバイスがオン／オフであるか否かの２値表現でありうる。
【００５４】
出力は、挙動的分類器２６によって使用されうる。実施形態においてこれらの分類器は、例えば、エネルギー使用量を記述するデータ内のデバイスのオン／オフ使用量が正常であるか異常であるかの指示を生成しうる（しかし当然のことながら健康監視以外の実施形態では分類は例えば建物が空／居住中、無人／１名存在／２名以上存在など異なりうる）。正常／異常の分類は、特定のデバイス／クラスのデバイス／ユーティリティが使用される時間もしくは日および／もしくは曜日、デバイス／ユーティリティの使用量の組み合わせ／シーケンス、または任意の他の適切な挙動的分析、例えばある人が規則的に食事をしていないこと、トイレに非常に頻繁に行っていることなどを示す挙動などの分析結果に基づきうる。
【００５５】
いくつかの健康監視の実施形態では、システム２０は、個々の患者に関連するファクターに基づいて挙動的分析を洗練するために使用されうる特徴ベクトル２７をさらに産出しうる。例えば、特定の患者の状態が経時的に悪くなることが予想される場合には、その結果ある分析／分類が多少頻繁に行われうる。いくつかの実施形態は、コンテキスト明細情報２８も考慮することができ、その結果ある分析／分類が同様に多少頻繁に行われうる。実施形態は、決定層分類器２９も含むことができ、これは健康監視システムの場合には以前の分類の結果に基づいて警告を発するか否かを決定しうる。
【００５６】
図２Ａは、エネルギー／ユーティリティ使用量分析システム２００の一実施形態の構成要素、および様々な構成要素によって行われるステップの概略図である。図２Ａの実施形態では、スマートメータ１０６が、エネルギー使用量を記述する信号／データを消費者アクセスデバイス１０６に伝送するために符号１の動作を行い、消費者アクセスデバイス１０６が受信したデータに対応する（または基づく）データを遠隔コンピューティングデバイス１０８に中継する。遠隔コンピューティングデバイスは、エネルギー使用量分析を行うアプリケーションを実行する。いくつかの実施形態では、遠隔コンピューティングデバイスは、符号２の動作を行うウェブベースのサービスを提供しうる。いくつかの実施形態では、患者（分析されるエネルギーの使用者）および／または介護者にもアプリケーションが提供されうる。そのようなアプリケーションは、遠隔コンピューティングデバイスとデータを交換しうるスマートフォンまたはタブレットなどのコンピューティングデバイス上での使用のためのものでありうる。各患者および介護者は、システム／アプリケーションの使用者として自身の詳細を登録しなければならないのが普通である。
【００５７】
当然のことながら図示の実施形態は例示的なものにすぎず、機能の一部はデバイス１０６または遠隔コンピューティングデバイス１０８のいずれかによって行われてもよく、またはあるバージョンのスマートメータ／エネルギーモニタ、ネットワークルータデバイスなどに統合されてもよい。また、当然のことながら実施形態によって使用されるコンピューティングデバイスおよびデータストアは、いくつかのデバイス／位置に分散されてもよく、および／またはクラウドサービスなどによって提供されてもよい。当業者は、本明細書に記載のプロセスが任意の適切なプログラミング言語およびデータ構造を使用して実施されうることをさらに理解するであろう。また、フローチャートに示されたステップのシーケンスは例示的なものにすぎず、一部は並べ替えられたり省略されたりしてもよい。さらに、代替的実施形態では追加のステップ（図示せず）が行われてもよい。
【００５８】
デバイス１０６から受信されたデータは、例えばクラウドＳＱＬデータベースに遠隔で記録され、分類モデルを作成、試験および配備するために使用されうる。モデルが生成されると、分類モデルはリアルタイムの監視を提供するために末端使用者のアプリケーションにアクセス可能である必要がある。これは、訓練されたモデルをすぐに使えるウェブサービスとして配備することによって達成されうる。ウェブサービスが配備されると、ＳＱＬデータベースからのデータが能動的監視のためにサービスに直接送信されうる。生成された監視アプリケーションは、患者の健康状態についてのリアルタイム監視警告を受信するためにサービスＡＰＩキーとインタフェースしうる。
【００５９】
遠隔コンピューティングデバイス１０８は、デバイス１０６から受信したデータ（および／または受信したデータに基づくデータ）を記憶するデータストア３を含むかまたはこれと通信する。遠隔コンピューティングデバイスは、ストア内のデータに対して情報クリアリング／データ管理動作４を行う。結果として得られたデータはステージングデータベースに記憶され、特徴選択プロセス５によって使用される。その後、遠隔コンピューティングデバイスは次元削減プロセス（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）６および分類器動作７を行いうる。次に検証プロセス８が行われうる。モデルストア８Ａのデバイス／挙動データが、監視サービス９による使用のために提供される。デバイス訓練モードは、典型的に図２Ａの符号１〜９の項目を含む。
【００６０】
ウェブサービス２および監視サービス９の両方からのデータが、デバイス分類プロセス１１によって処理される２０データストリーム１０として利用可能にされる。この出力は、挙動分類プロセスによって処理される。挙動的訓練モードは、典型的に符号１０〜１１の項目を含む。
【００６１】
挙動分類ステップの結果は、動作１２でシステムが取るべき次のアクションを決定するために使用される。例示的な予測モードでは、システムは、正常および異常な患者挙動の両方を実質的にリアルタイムで自動的に検知するために、訓練された分類器を使用する。適切な場合には、システムは、検知された場合には潜在的な問題について患者のサポートネットワークに警告する。ルート／デバイスとのインタラクションが正常２０２と分類される場合には、アプリケーションが正常ステータス２０３を示すように更新されうる（患者／使用者のアクションは不要である）。異常挙動の検知２０４の最初の発生時に、システムは２０６（動作１３）で特定のデバイスインタラクションを行うことによって患者にチェックインするよう警告する。これは起こりうる一切の誤警報のリスクを減らし、患者にさらなる支援が必要ないことを確かめる。しかし、この機能は監視される状態の種類に大きく依存し、安全でないと考えられる場合または患者がインタラクトできないと思われる場合には非アクティブ化されうる。システムは、１５でインタラクションがあったか否かを識別し、ない場合には、警告２０８が、例えば第３者の医療従事者または家族に通信されうる。実施形態が登録使用者に警告するために、監視アプリがＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ（ＲＥＳＴ）ＡＰＩを利用することによってウェブサービスと通信しうる。ＲＥＳＴ  ＡＰＩは、複数のプログラミング言語およびプラットフォームの統合を容易にする。各アプリがデータを取得、更新および操作するために同じＡＰＩを運用することができ、これにより既存のサービスとの互換性が確保される。互換ＡＰＩを利用することによって、例えば英国国民保険サービスデジタルサービス：総合診療医サービス（ＥＭＩＳ  Ｗｅｂ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、病院／ウォークインセンター（Ｓｉｍｇａ）、テレヘルス（ＥＭＩＳ  Ｗｅｂ  Ｖｉｓｉｏｎ）、臨床意思決定支援（Ｉｎｆｅｒｍｅｄ）などを介して実施形態が既存のサービスと統合されうる。
【００６２】
異常挙動のさらなる発生が検知された２１０の場合には、警告２０８が直ちに発せられうる。例えば管理者または介護提供者のフィードバックに基づいて、品質メトリクス／フィードバック（動作１４）が行われることができ、将来の予測を改善するために特定の結果にスコアが割り当てられることができる。これにより、実施形態が適応性があり自己学習型であることが確保されうる。
【００６３】
いくつかの実施形態は、スリープ機能もサポートし、スリープ機能はプロセスを非アクティブ化し、監視アプリケーションから有効化されうる。これは患者が休暇中など長い持続期間にわたって家屋を離れている場合に使用されることができ、誤警告の可能性を減らす。
【００６４】
図３は、消費者アクセスデバイス１０６と共にスマートメータ１０６によって行われる図２Ａの符号１の動作の例の概略図である。ステップ３０２〜３０４で、スマートメータが消費者デバイスとハンドシェイク動作を行う。ステップ３０６で、エネルギー消費量クエリが特定の間隔（例えば１〜１０秒程度）で行われ、その結果、エネルギー使用量を記述するデータ３０８がスマートメータによって消費者アクセスデバイスに提供されうる。例示的な実施形態では、エネルギー使用量を記述するデータは、読み取りの日付／時間、エネルギー使用量の計量単位（例えばメータの読み取り値に基づくワット）およびスマートメータ／顧客の識別子を含みうる。しかし、当然のことながら、エネルギー使用量を記述するデータは、例えば時間／日付スタンプの代わりに別の時間の指示（例えば開始時間から経過した分数）を含むことができ、ワット以外の測定値（例えばジュール／秒）を含むことができるなど、他の形をとることができ、および／またはより多数もしくは少数のデータ項目を含むことができる。ステップ３１０〜３１４で、消費者アクセスデバイス１０６は、エネルギー使用量を記述するデータをルータデバイスに通信するためのステップを行い、ルータデバイスは、ステップ３１６で、データ（またはそれに基づくデータ）を、例えば安全なインターネットプロトコルを介してウェブサービスを提供する遠隔コンピューティングデバイス１０８に中継する。
【００６５】
図４は、ウェブサービスを提供する遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作２の例の概略図である。ステップ４０２〜４０４で、例えば遠隔コンピューティングデバイスのポートリスナーでＨＴＴＰｓプロトコルを介して、データ使用量を記述するデータが受信される。ステップ４０６で、遠隔コンピューティングデバイスが、（例えば遠隔コンピューティングデバイス上で実行するエネルギー使用量分析アプリケーションの使用者による設定に基づいて）受信データが訓練向けのものか否かをチェックする。訓練向けでなければ、データはデータストリームとして扱われる（符号１０の動作）が、訓練向けであれば、例えばＳＱＬデータベースを使用するシステムの実施形態ではサーバインテグレーションサービスパッケージ４０８として、訓練処理のために記憶される。
【００６６】
図５は、データストア３内のエネルギー使用量を記述するデータの例を示し、ここでは各エントリが時間／日付フィールド、エネルギー量読み取り値フィールド、およびノード／使用者識別子フィールドを含む。
【００６７】
図６は、情報クリアリング／データ管理プロセス４の間に遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作４の例の概略図である。ステップ６０２で、データ要求、例えばＳＱＬクエリが受信される。ここで、システムがデータ準備プロセスを開始する。ステップ６０２で、クエリ、例えばＳＱＬを使用してデータがデータストアから検索される。最良の分類結果を達成するためには、ステップ６０４〜６１６に示されるように、選択された訓練データがクリーニングされる必要がある。ほとんどのアルゴリズムは欠損データを解決できないため、このプロセスは任意の欠損値または空値を除去する。このプロセスのための既知の技法の例は、統計的置換である。ステップ６０６で、欠損値が識別される。ステップ６０８で、欠損値を置換するために中央値または最頻値などの異なる値が使用されうる。加えて、データ内の任意の欠損値を埋めるために、多重代入法などの既知の技法が展開されうる。データクリーニングプロセスは、ステップ６１０に示されるように、特定の属性を除外する機会も提供する。ステップ６１２〜６１６において、データが一般的な分布および比率を維持するように正規化され、共通の尺度に準拠することが確保される。適切な方法の例には、Ｚｓｃｏｒｅ、ＭｉｎＭａｘおよびＬｏｇｉｓｔｉｃが含まれる。これらのステップが完了すると、ステップ６１８でデータがステージングデータベースに書き込まれる。
【００６８】
図７は、特徴選択プロセスの間に遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作５の例の概略図である。データクリーニングが完了すると、処理されたデータがステージングデータベースから検索される。ステップ７０２で、各読み取り値サンプルにＩＤが割り当てられ、分類可能な状態とラベリングされる。ステップ７０４〜７０６Ａ〜７０６Ｃの間には、各デバイスの特徴が抽出され、ステップ７０８でデータストアに入れられる。このプロセスは、デバイスのシグネチャ識別をサポートする固有の特徴を利用する。これらの特徴には、例えばエネルギー電力および消費レベルが含まれる。ステップ７１０で、システムがデータからより複雑な特徴を抽出する。例示的な特徴には、時間周波数、非線形かつヒューリスティックな最小冗長性最大関連性（ｍＲＭＲ；ｍｉｎｉｍｕｍ‐Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ‐Ｍａｘｉｍｕｍ‐Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ）が含まれる。
【００６９】
図８は、次元削減プロセスの間に遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作６の例の概略図である。分類のために最適な特徴および最大の分散を確認するために、特徴選択ステップの間にデータセット内の変数（各変数は１つのスマートメータである）から作成される特徴に対して主成分分析（ＰＣＡ；Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を行うことができる。一実施形態では、各変数から一般供給最小値、一般供給最大値、一般供給中央値、一般供給標準偏差、一般供給平均値、オフピーク最大値およびオフピーク平均値が案出されて、合計２８の特徴セットが確立された。しかし、前述のような他の特徴を用いてより大きな特徴セットが確立されてもよい。この方法論を用いることは、最も有用な特徴を確実に識別するのに役立ち、特徴数の削減が得られた（一例では元の２８のうち９が残されて６７％の削減）。
【００７０】
ステップ８０２〜８１０で、システムは全体の分類結果を改善するために次元削減技法を展開する。適切な技法の例には、主成分分析（ＰＣＡ）およびＫａｒｈｕｎｅｎ‐Ｌｏｅｖｅ展開が含まれる。ステップ８０２が完了すると、ステップ８０４で個々の特徴がスコア付けされる。第１主成分は可能な最大の分散を有し、続く各成分はその分散に関して分類に不適当になるまで減少していく。特徴をスコア付けおよび選択するための適切な方法の例には、ＣａｔｔｅｌｌのＳｃｒｅｅテストおよびＢｒｏｃｋｅｎ  Ｓｔｉｃｋ法が含まれる。ステップ８０６で、削減された数の特徴がデータベースに入れられる。分類器をうまく訓練およびスコア付けするために、ステップ８０８でデータが分割される。例えば訓練のためにデータの８０％を使用し、残りの２０％はテストのために使用して、ホールドアウト交差検証技法が展開される。Ｋ‐分割交差検証のような他の技法も同様に／代替的にこのステップで展開されうる。次にステップ８１０で、データが分類可能な状態で一時データベースに記憶される。
【００７１】
図９は、分類器を生成するために遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作７の例の概略図である。ステップ９０２〜９０８で、ステップ９０４の下に例が列挙された個々の分類器が訓練される。訓練データセットに対して各分類器の実験が実行され、例えば３０回の繰り返しの各繰り返しでランダムにサンプリングされた訓練およびテストセットに対してそれぞれが複数回評価される。分類器のプレディケーションのそれぞれが検証プロセスのために控えられる。
【００７２】
図１０は、検証プロセスの間に遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作８の例の概略図である。ここでは、最良のモデルを見つけるために例えばホールドアウト交差検証が使用されることができ、最良のモデルがさらにデバイス／挙動モデルストアに記憶される。ステップ１００２〜１０１０で、保留データ（ｗｉｔｈｈｏｌｄ  ｄａｔａ）が導入される。この保留データは、モデルの性能をスコア付けし、モデルが将来の値または未知の値をいかに有効に予測できるかを査定する。ステップ１００４において、各モデルが、感度、特異度および精度または正分類率（ＣＣＲ；Ｃｏｒｒｅｃｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ）を計算するステップを含みうる数学的技法を通してスコア付けおよび査定される。これは以下に示すように数学的に表現できる。
感度＝Ｔｎ／（Ｔｐ＋Ｆｎ）    （１）
特異度＝Ｔｎ／（Ｆｐ＋Ｔｎ）    （２）
ＣＣＲ＝（Ｔｐ＋Ｔｎ）／ｎ    （３）
【００７３】
各電気デバイスに最良のモデルを見つけるためにプロセスが繰り返される。ステップ１００６において、システムは、モデルの全体的精度がその用途に許容可能であるか否かを判断する。最小閾値が満たされない場合、システムは分類結果を改善するために新たな特徴を選択する。スコアが最小閾値を超える場合には、１０１０に示すようにモデルはモデルストアに記憶され、リアルタイムの産出で使用可能な状態となる。
【００７４】
図１０Ａは、例示的なデバイスモデル１０Ａのデバイスタイプ、および例示的な挙動モデル１０Ｂの特徴の概略図である。
【００７５】
図１１は、ウェブ監視サービスを提供するために遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作９の例の概略図である。ここでは、使用者のデバイス１０６が、デバイス訓練で使用するために安全な様式でエネルギー使用量を記述するデータを提供しうる。ステップ１１０２〜１１０８Ｃが、リアルタイム監視プロセスのステージ１を可能にする。このシステムプロセスはサーバ側である。この動作は、データストリーミング動作１０に送信されるべきデバイス挙動のモデルをセットアップする。特に、作成されたＡＰＩがウェブストアと通信し、実際のサービスのために入力をセットアップする。このプロセスはデバイスの挙動モデルを取り込み、プロトコルを使用して監視サービスにコンタクトする。１１０８Ｂの固有アクセスキーにより、プロセスが安全であることが確保される。ウェブサービスのＵＲＬが１１０８Ａで評価のためのリアルタイムデータへのアクセスを可能にし、１１０８Ｃで出力データをデータストリーミング動作１０に送信する。
【００７６】
図１２は、データストリームサービスを提供するために行われうる動作１０の例の概略図である。ここでは、エネルギー使用量を記述するデータが、デバイス分類動作１１での使用のために安全かつ効率的な方法で使用者のデバイス１０６から受信される。ステップ１２０２〜１２１４で、このプロセス１０は、リアルタイム監視のステージ２を可能にするために動作９と通信する。このプロセスはＣＡＤの次にある。このプロセスは１２０２で、動作９によってステップ１１０８Ａで提供されたＵＲＬを検索し、ステップ１２０４、１２０６Ａ、１２０６ＢでＡＰＩ応答を受信する。ステップ１２０８は、このステージで受信される予想されるデータの例を示す。１２１０のロードバランサにより、システムデータが過負荷にならず、データが管理可能なウィンドウ／パケットサイズで要求されることが確保される。ステップ１２１２が正しいＡＰＩコードに関してチェックし、１２１６を介して任意のエラーをフィードバックする。ステップ１２１４がデータを動作１１に送る。
【００７７】
図１３は、デバイス分類プロセスを提供するために遠隔コンピューティングデバイス１０８によって行われうる動作１１の例の概略図である。ステップ１３０２〜１３３０で、エネルギー使用者の家庭内の個々の電気デバイス／器具の挙動と個人のパーソナライズされた挙動との間の相関関係が形成される。家庭内のデバイスから生の読み取り値が取られる。機械学習（例えばベイズポイントマシン２値分類器、無相関正規密度ベース分類器（ＵＤＣ；Ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  ｂａｓｅｄ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、二次判別分類器（ＱＤＣ；Ｑｕａｄｒａｔｉｃ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、線形判別分類器（ＬＤＣ；Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、多項式分類器（ＰＬＯＹＣ；Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、ｋ最近傍（ＫＮＮＣ；ｋ‐Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ）、決定木（ＴＲＥＥＣ；Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）、Ｐａｒｚｅｎ分類器（ＰＡＲＺＥＮＣ；Ｐａｒｚｅｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、サポートベクトル分類器（ＳＶＣ；Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、およびナイーブベイズ分類器（ＮＡＩＶＥＢＣ；Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、またはニューラルネットワークアルゴリズム（例えば逆伝播により訓練されたフィードフォワードニューラルネットワーク分類器（ＢＰＸＮＣ）、レーベンバーグ−マルカートにより訓練されたフィードフォワードニューラルネット分類器（ＬＭＮＣ）、自動ニューラルネットワーク分類器（ＮＥＵＲＣ）、動径基底関数ニューラルネットワーク分類器（ＲＢＮＣ）、訓練可能線形パーセプトロン分類器（ＰＥＲＬＣ）、多数決パーセプション分類器（ＶＰＣ）およびランダムニューラルネットワーク分類器（ＲＮＮＣ））などの高度なデータ分析技法を用いて予測される個々の電気デバイスのパターンの２値特徴ベクトルが、家庭内での使用者の予想される挙動パターンと比較される。特に、ステップ１３０２を介してデータが入力され、ステップ１３０４で、図２Ａのモード１のプロファイリングからの読み取り値を含む一時データストアが築かれる。ステップ１３０８で、ステップ１３０４〜１３０６から特定のデバイス挙動が要求される。要求されるデバイス挙動は、評価されるべき使用者挙動のタイプに基づいて選択される。ステップ１３１０および１３１２で、挙動のモデルがスコア付けされる。１３１４でモデルがチェックされ、適切でなければステップ１３１６で拒絶される。ステップ１３１８で個々の挙動が特徴ベクトルとして２値出力に記憶される。ステップ１３２０でデバイスＩＤが記憶され、デバイス特徴ベクトルがステップ１３２２で記憶される。ステップ１３２４〜１３３０は、予想される使用者の挙動タイプとデバイス挙動パターンとの間の相関付けを行う。
【００７８】
図１４は、フィードバック機構を提供するために行われうる動作１４の例の概略図である。実施形態は、更新ステータスをチェックすることによって、以前に識別された挙動が誤って予測されているか否かを認識しうる。警告がキャンセルされた場合には、挙動が再評価され、フィードバックが挙動的モデルに提供され、これらの挙動モデルがシステムを再訓練するために使用される。ステップ１４０２で通知が受信される。各通知には、生成された警告が正当であるか否かを識別する２値の値が割り当てられる。介入が必要であり、チェックインが受信されなかった場合には、実施形態は、観測された挙動に２値の値０を割り当てうる。しかし、患者のチェックインが受信された場合、または介護者が警告をキャンセルした場合（チェックインを要求する必要を示すステータスが誤りであったことが示される）には、観測に２値の値１が割り当てられる。ステップ１４０４で、実施形態は更新ステータスをチェックすることができ、ステップ１４０６で警告が正当であったか否かを確かめるために各生成されたステータスを調べる。クエリが値０を返した場合には、ステータスが正当であるため、実施形態はステップ１４０８で警告を無視しうる。しかし、値１が返された場合には、ステップ１４１０で挙動的観測がデータストア１４１２に保持され、将来の再訓練のために送信（ステップ１４１４）されうる。
【００７９】
図１５は、挙動的訓練モードの例示的な実施形態によって処理されうるパラメータの概略図である。このモードの間には、患者の挙動が評価され、それによってシステムが患者の福祉に関する決定を下すことが可能になる。このプロセスの間には、患者のルーティンの態様に基づいて決定が下される。図１５は、挙動的分析のために挙動的モデルに提示されるパラメータの例をハイライトする。まず、ｐは使用される特定のデバイスを表す。識別されたデバイスに固有の値が割り当てられうる。次にｔは利用時間を表すが、これは普通でない挙動またはルーティンからの逸脱を識別するために必要である。ｗｄは曜日を記録し、アルゴリズムが患者の固有のルーティンに関する詳細な知識を構築することを可能にする。ｃは、例えば毎時、朝、夕方など指定の時限にわたるデバイスの組み合わせを示す。正常なデバイスの組み合わせを識別することによって、患者の精神機能および認知機能の両方への洞察が提供される。
【００８０】
以下の表は、挙動的モデルによって評価されうる様々な特徴をハイライトする。患者の評価に主要と考えられるデバイスのタイプおよび挙動的特性も示される。
【００８１】
【表１】
2019526132.tif 000003
【００８２】
いくつかの実施形態は、指定の時限にわたり患者によって着手される特定の一連のアクションを決定することによってルーティンをカテゴライズしうる。このプロセスは図１６に示される。ルーティンは挙動的ログに記憶されることができ、挙動ログはイベントのシーケンスに変換される。
【００８３】
このアプローチは患者のパーソナライゼーションの要請に応えることができる。挙動的分類器は、患者の固有の特性および患者の特定のルーティンを考慮することができる。例えば、図１７は２４時間の期間にわたる七つの異なる観測ウィンドウをハイライトする。ここでは、各期間およびデバイスクラスの個々の値が表示されており、挙動的分類モデルのための特徴を生成するために使用される。いくつかの実施形態は、患者の挙動的構造を確かめるために特定の観測ウィンドウのセットを監視しうる。これらのウィンドウは、用途または状態に応じて単独でまたは最大２４時間まで組み合わせて使用されうる。観測ウィンドウは、異常挙動を識別する間の患者および状態に基づいて調節されうる。
【００８４】
予測モードの間には、いくつかの実施形態は、患者の健康状態に関する決定を策定しうる。これは、最初の２つの動作モードからのデバイス使用量および挙動的特徴の両方を分析することによって達成されうる。例えば、図２Ａの動作１２において、２値分類器が患者の挙動を確立しうる。訓練された分類器および生成されたモデルを活用することによって、実施形態はウェブサービスを用いてリアルタイムで正常および異常な患者挙動の両方を自動的に検知する。適切な場合には、システムは、潜在的問題が検知されればそれを患者のサポートネットワークに警告しうる。
【００８５】
図１８は、ガスおよび水を含む追加のユーティリティの使用を監視できる実施形態の概略図である。ＡＤＬを評価するために使用されうる１つ以上の追加的／代替的タイプ（単数または複数）のユーティリティの検知および分析が可能であることが理解されよう。ガスオーブンおよびホブなどの調理機器が、上記の電気デバイスと同様の様式で識別されうる。同様に、水の消費量の識別は、風呂またはシャワーの使用などの入浴習慣を検知するために使用されうる。複数のユーティリティからの観測を組み合わせることにより、関係する挙動を検知するために組み合わせて使用されうるより詳細な挙動的パターンの構築が促進されうる。監視された電気、ガスおよび水などの使用は、電気エネルギー使用量に関して上述したのと同様の様式で使用量パターンおよび組み合わせを評価するために組み合わせられうる。
【００８６】
図１８の実施形態では、複数のスマートメータ（この例ではガス１８０２Ａ、電気１８０２Ｂ、および水１８０２Ｃ）が、ユーティリティ使用量を記述する信号／データを消費者アクセスデバイス１８０４に伝送し、消費者アクセスデバイス１８０４が受信データに対応する（または基づく）データをユーティリティ使用量分析を行うウェブサービス１８０６に中継する。ウェブサービスは、データストリーム／サービス１８０８を介して分類モデル１８１０Ａ〜１８１０Ｄにデータを伝送しうる。これらのモデルのそれぞれは、電気および／またはガスを消費するデバイスに関連しうる。モデルの１つ１８１０Ｃは、水の使用量を分類する。モデルが生成されると、１８１２でリアルタイムの監視／訓練のために出力されうる。ウェブサービスおよび／または監視サービスなどの少なくとも１つの他のソースからのデータが、使用量パターン／組み合わせ挙動分類プロセス１８１４に使用されることができ、この分類プロセス１８１４から挙動分類のセット１８１６Ａ〜１８１６Ｅが出力されうる。これらの分類に基づく挙動の分析は、例えば上記のように警告を生成するなど、システムによってとられるべき次のアクションを決定するために使用されうる。
【００８７】
例示的実施形態によれば、前述の実施形態による方法を運用するためのコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体が提供されることを理解されたい。
【００８８】
本出願に関連して本明細書と同時またはそれ以前に出願され、本明細書とともに公開閲覧される任意の論文および文書に注意が払われ、かかるすべての論文および文書の内容が参照により本明細書に組み込まれる。
【００８９】
本明細書（任意の添付の請求項、要約書および図面を含む）に開示されたすべての特徴、および／または本明細書（任意の添付の請求項、要約書および図面を含む）に開示された任意の方法またはプロセスのすべてのステップは、そのような特徴および／またはステップの少なくともいくつかが相互に排他的である組み合わせを除いて、任意の組み合わせで組み合わせられうる。
【００９０】
本明細書（任意の添付の請求項、要約書および図面を含む）に開示された各特徴は、別段の明示がない限り、同一、等価または類似の目的に資する代替的特徴によって置き換えられうる。したがって、別段の明示がない限り、開示された各特徴は、一般的な一連の等価または類似の特徴の一例にすぎない。
【００９１】
本発明は、前述の実施形態（単数または複数）の詳細に限定されない。本発明は、本明細書（任意の添付の請求項、要約書および図面を含む）に開示された特徴の任意の新規のものまたは任意の新規の組み合わせに、または本明細書（任意の添付の請求項、要約書および図面を含む）に開示された任意の方法またはプロセスのステップの任意の新規のものまたは任意の新規の組み合わせに及ぶ。
【図１】
2019526132.tif 000004
【図１Ａ】
2019526132.tif 000005
【図１Ｂ】
2019526132.tif 000006
【図２】
2019526132.tif 000007
【図２Ａ−１】
2019526132.tif 000008
【図２Ａ−２】
2019526132.tif 000009
【図３】
2019526132.tif 000010
【図４】
2019526132.tif 000011
【図５】
2019526132.tif 000012
【図６】
2019526132.tif 000013
【図７】
2019526132.tif 000014
【図８】
2019526132.tif 000015
【図９】
2019526132.tif 000016
【図１０】
2019526132.tif 000017
【図１０Ａ】
2019526132.tif 000018
【図１１】
2019526132.tif 000019
【図１２】
2019526132.tif 000020
【図１３】
2019526132.tif 000021
【図１４】
2019526132.tif 000022
【図１５】
2019526132.tif 000023
【図１６】
2019526132.tif 000024
【図１７】
2019526132.tif 000025
【図１８】
2019526132.tif 000026
【国際調査報告】
2019526132.tif 000027
2019526132.tif 000028